基于改进型YOLOV3安全帽检测方法的研究

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 1次 | 上传用户：xinshuai99

【摘要】

：

由于现场施工人员不佩戴安全帽的情况时有发生,导致产生很多威胁人身安全的问题,为了解决由于不佩戴安全帽所引发的安全问题,实验尝试把目标识别技术应用到建筑安全领域,提出了一种基于目标算法-YOLOV3(约洛)安全帽检测方法。在此基础之上,采用DenseNet(密集卷积网络)方法处理低分辨率的特征层,在保持特征提取充足的同时降低了计算复杂度,从而提高了算法的检测和收敛性能。并使用K-means(k均值)

【作者】

：

张勇吴孔平高凯杨旭

【机构】

：

安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232000

【出处】

：

计算机仿真

【发表日期】

：

2021年05期

【关键词】

：

安全帽约洛密集卷积网络均值实时检测

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